行业趋势与量化转型 - 量化行业公众形象因DeepSeek R1开源显著改善，AI实验室成为风口，多家量化私募（宽德、鸣石、蒙玺、黑翼、磐松等）加速AI人才招募 [2] - 头部量化（明汯、九坤）已布局AI军备竞赛：明汯储备数千张GPU卡和数万CPU核，算力达400P Flops；九坤复现DeepSeek R1并建立多个AI实验室 [3] - 行业普遍认为量化难以复刻DeepSeek成功，因算力门槛高（幻方投入10亿建万卡集群）、人才成本高、时间窗口关闭 [6][7][8] 技术应用与局限性 - DeepSeek当前对量化投研帮助有限，主要应用于： - 输入端处理另类数据（新闻、视频、专家访谈微表情分析） [11][12] - 输出端提升编程效率（代码重构、VS Code插件集成） [11][12] - 大模型存在幻觉和随机性缺陷，精细化程度不足，实盘依赖度低，低频量化团队仍以传统方法为主 [12][13][14] 竞争格局与资源壁垒 - 仅幻方、九坤、明汯具备做大模型的算力与利润基础（幻方拥有3万张GPU，年利润需超10亿） [6][7] - 量化行业面临算力密度与人才密度双重壁垒，幻方因"造血能力"（无融资压力、高研发投入）成为特例 [8] - 美国顶级量化（D E Shaw、Two Sigma）未做出大模型，印证DeepSeek的不可复制性 [16] 战略动机与社会价值 - 量化设立AI实验室的核心目的并非技术突破，而是： - 吸引高校人才（如蒙玺落地合肥绑定中科大） [16][17] - 探索垂域模型应用（九坤聚焦非基础模型） [7] - 提升社会形象（DeepSeek改善行业舆论环境） [16][18] - AI工具当前更多作为辅助手段，业绩相关性弱（幻方AI能力未直接转化为业绩优势） [13][14]